## DETERMINAN TINGKAT KEMISKINAN DI INDONESIA
Prayoga Setiawan 1) ; Masruri Muchtar 2) ; Pardomuan Robinson Sihombing 3)
1*) 3301170016.prayogasetiawan@gmail.com, Politeknik Keuangan Negara STAN
2) masruri.m@pknstan.ac.id, Politeknik Keuangan Negara STAN
3) robinson@bps.go.id, Badan Pusat Statistik * penulis korespondensi

## Abstract
Poverty is a problem in the development process in most countries, especially in developing  countries such as Indonesia. Analyzing the factors that influence poverty is important in formulating effective and targeted policies. This study aims to analyze the independent variables of village funds, unemployment rate, human development index (HDI), and gross regional domestic product (GRDP) affecting the dependent variable of the number of poor people in Indonesia in 2022. The study used the Ordinary Least Square (OLS) model to analyze cross-section data from 34 provinces in Indonesia in 2022.  The results show that village funds and GRDP have a significant positive influence on the number of poor people, but HDI and unemployment rate do not have a significant influence. The findings  make  a  significant  contribution  to  understanding  the  factors  that  contribute  to  the  poverty  rate  in Indonesia, as well as providing a basis for formulating more effective development policies to reduce the poverty rate in the future.
Keywords: Economy, Indonesia, Poverty, Village Funds

## Abstrak
Kemiskinan merupakan permasalahan dalam proses pembangunan di sebagian besar negara, khususnya di negara berkembang seperti Indonesia. Melakukan analisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan menjadi penting dalam merumuskan kebijakan yang efektif dan tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabel independen dana desa, tingkat pengangguran, indeks pembangunan manusia (IPM), dan produk domestik regional bruto (PDRB) mempengaruhi variabel dependen jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022. Penelitian menggunakan  model  Ordinary  Least  Square  (OLS)  untuk  menganalisis  data  cross-section  dari  34  Provinsi  di Indonesia pada tahun 2022.  Hasil penelitian menunjukan bahwa dana desa dan PDRB memiliki pengaruh yang signifikan positif terhadap jumlah penduduk miskin, tetapi IPM dan tingkat pengangguran tidak memiliki pengaruh yang signifikan. Temuan ini memberikan kontribusi signifikan dalam pemahaman faktor-faktor yang berkontribusi terhadap tingkat kemiskinan di Indonesia, serta memberikan dasar bagi perumusan kebijakan pembangunan yang lebih efektif untuk mengurangi tingkat kemiskinan di masa depan.
Kata Kunci: Dana Desa, Ekonomi, Indonesia, Kemiskinan

## PENDAHULUAN
Di banyak negara, terutama di negara-negara berkembang seperti Indonesia, kemiskinan merupakan tantangan besar untuk kemajuan. Kemiskinan memiliki efek yang merugikan tidak hanya  pada  masalah  sosial  tetapi  juga  pada  perkembangan  ekonomi  suatu  negara.  Biaya pembangunan  ekonomi  akan  meningkat  karena  kemiskinan,  yang  pada  akhirnya  dapat menghentikan  pertumbuhan  ekonomi  secara  keseluruhan.  Selain  itu,  kemiskinan  berdampak pada  produktivitas,  pendapatan,  dan  kualitas  sumber  daya  manusia.  Kemiskinan  juga  terkait dengan masalah sosial seperti penurunan pelayanan kesehatan, peningkatan aktivitas kriminal di perkotaan, dan masalah lainnya. Akibatnya, untuk mengatasi kemiskinan, diperlukan upaya yang menyeluruh yang melibatkan semua aspek kehidupan.
Sebagai  upaya  untuk  memerangi  kemiskinan,  pemerintah  Republik  Indonesia  telah menerapkan kebijakan Dana Desa melalui Anggaran Pendapatan dan Belanja Negara (APBN) sejak 2015. Program ini merupakan implementasi dari poin ketiga program Nawa Cita, yaitu membangun Indonesia dari pinggiran dengan memperkuat daerah-daerah dan desa (Bukhari, 2021)  Penurunan  terus  menerus  dalam  angka  kemiskinan,  baik  dalam  jumlah  maupun persentase  penduduk  yang  berada  dalam  kondisi  kurang  mampu,  menunjukkan  bahwa kebijakan ini berhasil. Jumlah penduduk miskin Indonesia mencapai 26,5 juta pada September 2021,  turun  sebanyak  1,05  juta  dibandingkan  dengan  periode  yang  sama  pada  tahun  2020, ketika jumlah tersebut mencapai 27,55 juta orang.
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) pertama kali diperkenalkan oleh United Nations Develoment  Programme (UNDP)  pada  tahun  1990  dan  secara  teratur  dirilis  dalam  laporan tahunan. IPM dapat menjadi alat klasifikasi untuk membedakan negara maju, berkembang, atau tertinggal. Tiga dimensi utama membentuk IPM adalah ekspektasi hidup, tingkat pendidikan, dan taraf hidup yang memadai. IPM adalah indeks yang menjelaskan bagaimana masyarakat di suatu wilayah mempunyai akses terhadap hasil-hasil pembangunan dalam kerangka hak mereka atas pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan lain-lain (Cholili, 2014). Dengan adanya kesehatan dan  pendidikan  masyarakat  yang  optimal,  masyarakat  dapat  mencapai  tingkat  produktivitas yang lebih tinggi, yang berkontribusi pada IPM. Peningkatan IPM tersebut  memiliki  potensi untuk mengurangi tingkat kemiskinan dan menciptakan kondisi ekonomi yang lebih stabil.
Selain IPM, Salah satu variabel ekonomi yang dapat memperkecil tingkat kemiskinan dan  mempunyai  peran  yang  cukup  penting  adalah  Pendapatan  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  (TIKA,  2022).  PDRBper  kapita  yang  tinggi  menandakan  adanya  peluang  untuk pekerjaan berkualitas, pendapatan yang lebih tinggi, dan potensi pengumpulan pajak yang lebih besar.  Dengan  demikian,  pemerintah  memiliki  kesempatan  untuk  memberikan  lebih  banyak dukungan  kepada  masyarakat  yang  berada  dalam  kemiskinan.  Tingkat  pengangguran  yang tinggi  juga  mempengaruhi  tingkat  kemiskinan,  karena  mereka  tidak  memiliki  pendapatan sehingga  mereka  memiliki  risiko  yang  lebih  tinggi  untuk  terjerumus  kedalam  jurang kemiskinan.
Berbagai  penelitian  telah  dilakukan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang mempengaruhi kemiskinan di Indonesia. Cholili (2014) menyatakan PDRB tidak berpengaruh signifikan  terhadap  kemiskinan  namun  IPM  dan  Pengangguran  mempunyai  pengaruh  yang signifikan,  sejalan  dengan  penelitian Priseptian & Primandhana (2022) yang  menunjukkan  bahwa Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Tingkat Pengangguran memiliki pengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Jawa Timur sedangkan PDRB tidak berpengaruh signifikan. Penelitian yang  dilakukan  Bukhari  (2021)  menyatakan  dana  desa  memiliki  pengaruh  signifkan  dalam mengentaskan kemiskinan penduduk di desa, hal ini juga di dukung penelitian Susilowati et al (2017) yang menyatakan PDRB, Dana desa memiliki pengaruh signifikan terhadap kemiskinan kabupaten/kota di Jawa timur.
Penelitian  ini  menampilkan  beberapa  perbedaan  signifikan  dengan  studi  terdahulu mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan. Pada dasarnya, penelitian terdahulu lebih  terfokus  pada  faktor-faktor  utama  yang  berkontribusi  terhadap  kemiskinan  di  tingkat regional. Sebaliknya, penelitian ini mengambil pendekatan yang lebih luas dengan membahas kemiskinan  secara  umum,  mencatat  peran  intervensi  pemerintah  dalam  bentuk  kebijakan pemberian Dana Desa sebagai upaya untuk mengatasi masalah kemiskinan di tingkat nasional. Pemilihan  tahun  2022  sebagai  fokus  penelitian  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memberikan gambaran  yang  paling  akurat  dan  relevan  terkait  kondisi  kemiskinan  terkini  di  Indonesia. Seiring  dengan  perubahan  dinamika  ekonomi,  sosial,  dan  kebijakan  pemerintah  yang  dapat mempengaruhi tingkat kemiskinan, penggunaan data tahun 2022 diharapkan dapat memberikan pemahaman  yang  lebih  mendalam  dan  akurat  mengenai  faktor-faktor  yang  berkontribusi terhadap jumlah penduduk miskin.
Berdasarkan  uraian  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  dan  menganalisis dampak  Dana  Desa,  Tingkat  Pengangguran,  Indeks  Pembangunan  Manusia,  dan  Produk Domestik  Regional  Bruto  terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Indonesia  pada  tahun  2022. Penelitian  ini  menjadi  penting  sebagai  langkah  melengkapi  studi  terdahulu  dengan menggabungkan  elemen-elemen  terkini  dalam  analisis  dampak  terhadap  kemiskinan  di Indonesia.

## KAJIAN PUSTAKA Kemiskinan
Pada  tahun  1990,  World  Bank  mendefinisikan  kemiskinan  sebagai  ketidakmampuan dalam  memenuhi  standar  hidup  minimal.  Kemudian  pada  tahun  2004,  World  Bank menguraikan  kembali  definisi  kemiskinan  secara  lebih  detail  yaitu  “Kemiskinan  adalah kelaparan.  Kemiskinan  adalah  ketiadaan  tempat  tinggal.  Kemiskinan  adalah  sakit  dan  tidak mampu untuk  periksa ke dokter. Kemiskinan adalah tidak mempunyai  akses ke sekolah dan tidak  mengetahui  bagaimana  caranya  membaca.  Kemiskinan  adalah  tidak  mempunyai pekerjaan  dan  khawatir  akan  kehidupan  di  masa  yang  akan  datang.  Kemiskinan  adalah kehilangan  anak  karena  penyakit  yang  disebabkan  oleh  air  yang  tidak  bersih.  Kemiskinan adalah ketidakberdayaan, ketiadaaan keterwakilan dan kebebasan”.
Definisi kemiskinan menurut Badan Pusat Statistik (BPS) adalah ketidakmampuan dari sisi ekonomi untuk memenuhi kebutuhan dasar makanan dan bukan makanan (diukur dari sisi pengeluaran). Untuk mengukur kemiskinan, BPS menggunakan konsep kemampuan memenuhi kebutuhan  dasar  ( basic  needs  approach ).  Dengan  pendekatan  ini,  kemiskinan  dipandang sebagai  ketidakmampuan  dari  sisi  ekonomi  untuk  memenuhi  kebutuhan  dasar  makanan  dan bukan  makanan  yang  diukur  dari  sisi  pengeluaran.  Jadi  Penduduk  Miskin  adalah  penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran perkapita perbulan dibawah garis kemiskinan.

## Dana Desa
Menurut Undang-Undang Desa, Dana Desa didefinisikan sebagai dana yang bersumber dari APBN yang diperuntukan bagi Desa yang ditransfer melalui APBD Kabupaten/kota dan digunakan  untuk  membiayai  penyelenggaraan  pemerintahan,  pelaksanaan  pembangunan, pembinaan, kemasyarakatan dan pemberdayaan masyarakat.
Dana  desa  adalah  salah  satu  issu  krusial  dalam  undang-undang  desa,  penghitungan anggaran berdasarkan jumlah desa dengan melihat jumlah penduduk, angka kemiskinan, luas wilayah,  dan  tingkat  kesulitan  geografis  dalam  rangka  meningkatkan  kesejahteraan  dan pemerataan  pembangunan  desa.  Karena  issu  yang  begitu  krusial,  para  senator  menilai, penyelenggaraan  pemerintahan  desa  membutuhkan  pembinaan  dan  pengawasan,  khususnya penyelenggaraan kegiatan desa (Rachman et al., 2023).
Dana  desa  diorientasikan  untuk  meningkatkan  kesejahteraan  serta  kualitas  hidup masyarakat di wilayah pedesaan, sambil secara bersamaan mengatasi permasalahan kemiskinan melalui peningkatan pelayanan publik di tingkat desa. Selain itu, tujuan dana desa mencakup peningkatan sektor ekonomi di desa, pengurangan kesenjangan pembangunan antar desa, dan penguatan peran masyarakat desa sebagai pelaku aktif dan berdaya dalam proses pembangunan.

## Tingkat Pengangguran
Tingkat  pengangguran  adalah  bagian  angkatan  kerja  yang  tidak  dapat  menemukan pekerjaan.  Di  Indonesia  setiap  tahunnya  mengalami  penambahan  angkatan  kerja  baru  dan banyak  dari  mereka  yang  tidak  memiliki  pekerjaan,  bahkan  secara  kumulatif  jumlah pengangguran semakin bertambah dari tahun ke tahun (Hasyim, 2017) Indikator yang biasanya digunakan untuk mengukur tingkat pengangguran adalah tingkat pengangguran terbuka.
Tingkat Pengangguran Terbuka menurut Badan Pusat Statistik (BPS) adalah persentase penduduk dalam angkatan kerja yang tidak mempunyai mata pencaharian dan sedang mencari pekerjaan  di  masing-masing  provinsi.  Tingkat  pengangguran  terbuka  merupakan  persentase jumlah pengangguran dalam total angkatan kerja.

## Indeks Pembangunan Manusia
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indeks yang menjelaskan bagaimana masyarakat  di  suatu  wilayah  mempunyai  akses  terhadap  hasil-hasil  pembangunan  dalam kerangka hak mereka atas pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan lain-lain (Cholili, 2014)
IPM diperkenalkan oleh United Nations Development Programe (UNDP) sejak tahun 1990. Dalam perjalanannya, metode penghitungan IPM telah beberapa kali mengalami revisi. Pada  tahun  2010  metode  penghitungan  IPM  direvisi  kembali  secara  mendasar  oleh  UNDP. Dalam  metode  baru  ini  diperkenalkan  indikator  harapan  lama  sekolah  yang  menggantikan indikator melek huruf dan Pendapatan Nasional  Bruto (PNB) per kapita  yang menggantikan Produk Domestik Bruto (PDB) per kapita (Badan Pusat Statistik, 2023)
Utami  (2020)  menyatakan  IPM  adalah  pengukuran  dari  harapan  hidup,  melek  huruf, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara. IPM digunakan untuk mengklarifikasikan apakah  sebuah  negara  adalah  negara  maju,  negara  berkembang  atau  negara  terbelakang  dan juga untuk mengukur pengaruh dari kebijaksanaan ekonomi terhadap kualitas hidup.

## Penelitian Terdahulu
Beberapa  penelitian  tentang  kemiskinan  di  berbagai  negara  telah  dilakukan  oleh sejumlah peneliti dengan daerah dan periode waktu yang berbeda pula, antara lain:
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Cholili  (2014)  bertujuan  untuk  mengetahui  dan menganalisis  pengaruh  serta  dampak  dari  Pengangguran,  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB),  dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  terhadap  jumlah  penduduk  miskin Indonesia.  Hasil  penelitiannya  menyimpulkan  bahwa  PDRB  tidak  berpengaruh  signifikan terhadap  jumlah  penduduk  miskin,  Indeks  Pembangunan  Manusia  yang  berpengaruh  negatif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin, Pengangguran mengakibatkan peningkatan dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Indonesia.
Penelitian sebelumnya Cholili (2014) telah mengkaji tentang pengaruh Pengangguran, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) Terhadap Jumlah  Penduduk  Miskin  di  Indonesia.  Dalam  penelitian  ini  berbeda  dengan  penelitian sebelumnya, penelitian sebelumnya menggunakan analisis regresi data panel dengan rentang waktu 2008-2012 dan 33 Provinsi Indonesia, sedangkan penulis memakai analisis regresi cross- section  dengan  data  34  Provinsi  Indonesia  pada  Tahun  2022.  Kemudian  perbedaan  lainnya terdapat  pada  variabel  penelitian,  penulis  sekarang  akan  menambahkan  variabel  independen yang baru yaitu Dana Desa.
Sesuai  dengan  Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Bukhari  (2021)  tulisannya  meneliti tentang  pengaruh  Dana  Desa  dalam  mengentaskan  kemiskinan  penduduk  desa.  Analisis penelitian  yang  digunakan  adalah  explanatory  research  yaitu  penelitian  kuantitatif  dengan menggunakan  data  sekunder  berupa  laporan  dana  desa  dan  data  penduduk  miskin  pedesaan tahun  2015-2019.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  variabel  Dana  Desa berpengaruh  negatif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  pedesaan.  Berbeda dengan  penelitian  yang  dilakukan  penelitian  Putra  (2019)  yang  menyatakan  dana  desa berpengaruh positif terhadap kemiskinan, yang sejalan dengan penelitian Setianingsih (2016) yang menyatakan dana desa berpengaruh positif terhadap kemiskinan.

## METODE
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  cross-section  data  sebagai  alat  pengolahan  data dengan  menggunakan  program  Stata  2018.  Untuk  menganalisis  faktor-faktor  yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin alat analisis yang digunakan adalah Stata 2018 dengan alat  ini  didapatkan  nilai  koefisien  parameter  masing-masing  variabel,  nilai  R-square,  uji signifikansi  baik  untuk  uji  masing-masing  variabel  (uji  t)  maupun  untuk  uji  variabel  secara keseluruhan (uji F). dengan stata juga dapat diketahui ada tidaknya pelanggaran asumsi baik itu normalitas, heteroskedastisitas, multikolinearitas maupun autokorelasi.
Untuk  melihat  pengaruh  Dana  Desa,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka,  Indeks Pembangunan Manusia dan PDRB, maka digunakan metode analisis regresi berganda ( Multiple Regression ) terhadap jumlah penduduk miskin  di  Indonesia. Pada  regresi  berganda  Variabel
Terikat Y (variabel dependen). Tergantung kepada dua atau lebih Variabel Bebas X (variabel independen). Garis regresi merupakan garis yang menghubungkan rata-rata distribusi Variabel Terikat  (Y)  dengan  seluruh  kemungkinan  nilai-nilai  Variabel  Bebas  (X).  Karena  adanya perbedaan  satuan  dalam  penelitian  ini,  data  yang  digunakan  telah  diubah  ke  dalam  bentuk logaritma dengan menggunakan persamaan berikut:
lnY=β0 + β1lnX1+ β2lnX2 + β3X3 + β4lnX4 + ε Keterangan: Y = Jumlah penduduk miskin X1 = Dana Desa X2 = Indeks Pembangunan Manusia X3 = Tingkat Pengangguran Terbuka X4= PDRB β0 = Intersep β1, β2, β3, β4 = Koefisien regresi ε = Error term
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder, yaitu data dari provinsi di  Indonesia  pada  tahun  2022  yang  diperoleh  berdasarkan  informasi  yang  telah  disusun  dan dipublikasikan oleh instansi tertentu. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari berbagai sumber antara lain:
1. Jumlah Penduduk Miskin 34 Provinsi Diperoleh dari data BPS Tahun 2022;
2. Tingkat PDRB 34 Provinsi Diperoleh dari data BPS Tahun 2022;
3. Indeks Pembangunan Manusia 34 Provinsi Diperoleh dari data BPS Tahun 2022;
4. Tingkat Pengangguran Terbuka 34 Provinsi Diperoleh dari data BPS Tahun 2022;
5. Dana Desa 34 Provinsi Diperoleh dari Data SID Kemendesa Tahun 2022.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Statistik Deskriptif
Analisis  deskriptif  menurut  Sugiyono  (2013)  adalah  metode  penelitian  dengan  cara mengumpulkan data-data sesuai dengan yang sebenarnya kemudian data-data tersebut disusun, diolah  dan  dianalisis  untuk  dapat  memberikan  gambaran  mengenai  masalah  yang  ada.  Pada analisis  deskriptif  data  biasanya  ditampilkan  dalam  bentuk  tabel  biasa  atau  tabel  frekuensi, grafik,  diagram  batang,  diagram  garis,  diagram  lingkaran,  ukuran  pemusatan  data,  ukuran penyebaran data dan sebagainya. Hasil pengujian statistic deskriptif terhadap seluruh variabel ditunjukan oleh Tabel 1 berikut ini:
Tabel 1. Analisis Statistik Deskriptif Variabel N Min Max Mean Std. Dev PENDUDUK (JIWA) 34 49000 4181000 769411.8 1082304 DANA DESA (MILLIAR) 34 225.780 8150.750 1828.153 1914.637 IPM (RASIO) 34 61.39 81.65 71.97 3.90 TPT (PERSEN) 34 2.34 8.31 4.96 1.60 PDRB (MILIAR) 34 5.780 1953.465 339.104 501.906
Sumber: Diolah dari STATA 18
Berdasarkan data yang disajikan, dapat ditarik beberapa analisis deskriptif bahwa rata- rata  jumlah  penduduk  miskin  di  seluruh  provinsi  sekitar  769,411  jiwa,  dengan  Jawa  Timur memiliki  jumlah  tertinggi,  sementara  Kalimantan  Utara  memiliki  jumlah  terendah.  Secara keseluruhan, tingkat IPM rata-rata di seluruh provinsi adalah sekitar 71.97, dengan DKI Jakarta memiliki  IPM  tertinggi  dan  Papua  memiliki  IPM  terendah.  Tingkat  pengangguran  terbuka menunjukkan variasi yang signifikan, dengan rata-rata sekitar 4.96%. Jawa Barat mencatatkan tingkat pengangguran tertinggi, sementara Sulawesi Barat memiliki tingkat terendah. Rata-rata
PDRB di seluruh provinsi adalah sekitar 339,103,804,706 Rupiah, dengan DKI Jakarta sebagai yang  tertinggi  dan  Kepulauan  Bangka  Belitung  sebagai  yang  terendah.  Dana  desa  yang disalurkan  juga  bervariasi,  dengan  rata-rata  sekitar  1,828,153,097,215  Rupiah.  Jawa  Timur mendominasi dalam hal ini, sementara DKI Jakarta menjadi yang terendah.

## Uji Asumsi Klasik
Pengujian asumsi klasik dilakukan untuk mendapatkan persamaan yang bersifat BLUE (Best  Linear  Unbiased  Estimator).  Asumsi  utama  yang  harus  dipenuhi  yaitu, Heteroskedastisitas, Multikolinearitas, Autokorelasi, dan Normalitas. Uji asumsi klasik harus dipenuhi  agar  persamaan  regresi  dapat  dikatakan  sebagai  persamaan  regresi  yang  baik, maksudnya  adalah  persamaan  regresi  yang  dihasilkan  akan  valid  jika  digunakan  untuk memprediksi. Hasil uji asumsi klasik sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Uji Asumsi Klasik Nama Uji P-Value VIF Interpretasi Uji Normalitas 0.7138 Data terdistribusi normal Uji Heteroskedastis 0.0681 Data lolos uji heteroskedastisitas Uji Multikolinearitas 1.38 Data lolos uji multikolinearitas Uji Autokorelasi 0.1635 Data lolos uji autokorelasi Sumber: Diolah dari STATA 18
Berdasarkan hasil pengujian asumsi klasik pada model regresi ini, dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala multikolinieritas, heteroskedastisitas, maupun autokorelasi dalam data. Hasil uji multikolinieritas menunjukkan nilai Variance Inflation Factor (VIF) pada setiap variabel  independen  kurang  dari  10,  menunjukkan  bahwa  tidak  ada  korelasi  yang  signifikan antara  variabel  independen.  Uji  heteroskedastisitas  dengan  metode  Breusch-Pagan menghasilkan  nilai  probabilitas  chi-square  sebesar  0.0681,  yang  lebih  besar  dari  tingkat signifikansi  α  =  0.05,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  gejala heteroskedastisitas  dalam  model  ini.  Uji  normalitas  menggunakan  metode  Skewness  dan Kurtosis menunjukkan nilai probabilitas chi-square sebesar 0.7138, yang juga lebih besar dari α = 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa data memenuhi syarat normalitas. Selanjutnya, uji autokorelasi  dengan  Breusch-Godfrey  LM  test  menghasilkan  nilai  probabilitas  chi-square sebesar 0.1635, yang juga lebih besar dari α = 0.05, sehingga dapat disimpulkan bahwa pada model ini tidak terdapat masalah autokorelasi. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa model regresi ini memenuhi asumsi klasik dan dapat dianggap sebagai model yang baik untuk analisis prediksi.

## Analisis Inferensia
Analisis  inferensia  dalam  penelitian  ini  menggunakan  analisis  cross-section  dengan pemodelan regresi linear berganda. Data cross section adalah data yang dikumpulkan dengan mengamati banyak subjek pada satu titik atau periode waktu tertentu (Gujarati & Porter, 2006)

## Estimasi Ordinary Least Square (OLS)
Hasil  estimasi  yang  dilakukan  untuk  melihat  pengaruh  Dana  Desa,  Tingkat Pengangguran Terbuka, Indeks Pembangunan Manusia, dan PDRB terhadap Jumlah Penduduk Miskin  di  Indonesia  dengan  menggunakan  metode  Ordinary  Least  Square  adalah  sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Regresi Ordinary Least Square R-Square 0,7052 Prob > F 0,0000 JPM Coef Std. Err z P > | z | lndanadesa 0.4819792 0.1343515 3.59 0.001 TPT 0 .0653764 0.0760869 0.86 0.379 lnIPM -3.771811 2.312083 -1.63 0.114
lnPDRB 0.4870455 0.0838756 5.81 0.000 cons 2.80025 10.8589 0.26 0.798
Sumber: Diolah dari STATA 18
Berdasarkan  hasil  regresi  yang  diolah  dari  Stata  18,  dapat  diinterpretasikan  dengan persamaan regresi linier berganda sebagai berikut:
lnJPM = 2.80025 + 0.4819792lndanadesa + 0.0653764TPT + (-3.771811lnIPM) + 0.4870455lnPDRB
Persamaan tersebut menjelaskan bahwa Konstantan sebesar 2.80025 dengan nilai positif menjelaskan  bahwa  ketika  Dana  Desa,  Tingkat  Pengangguran  Terbuka  (TPT),  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  dan  Produk  Domestik  Regional Bruto  (PDRB)  memiliki  nilai nol (nol), maka terjadi kenaikan jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022 sebesar 2.80025%.

## Uji Koefisien Determinasi
Nilai  Adjusted  R-Square  adalah  sebesar  0.7052  yang  artinya  menunjukan  bahwa variabel  independen  seperti  dana  desa,  tingkat  pengangguran  terbuka,  Indeks  Pembangunan Manusia  (IPM)  dan  PDRB  memiliki  pengaruh  terhadap  variabel  dependen  yaitu  jumlah penduduk  miskin  di  Indonesia  tahun  2022  sebesar  70.52%.  Adapun  sisanya  29.48%  lagi dipengaruhi oleh variabel lain.

## Uji F-statistik
Uji  F  melihat  pengaruh  variabel  independen  secara  bersama  terhadap  variabel dependen. Kriteria pengujiannya:
1. Jika  Probabilitas  F  >  α  dengan  ketentuan  tingkat  signifikan  5%  atau  0,05,  secara serentak variabel independen tidak memiliki berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen.
2. Jika  Probabilitas  F  >  α  dengan  ketentuan  tingkat  signifikan  5%  atau  0,05,  secara serentak variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.
Dari hasil pengujian didapatkan nilai Probabilitas F adalah sebesar 0.000, yakni lebih kecil  dari  α=0.05  yang  artinya  bahwa  secara  bersama-sama  (simultan)  ada  satu  atau  lebih variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen.

## Pengaruh Dana Desa terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Koefisien dari dana desa sebesar 0.4819792 dengan nilai positif menjelaskan bahwa bila dana desa naik 1% akan terjadi peningkatan jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022  sebesar  0.4819792%,  variabel  ini  berpengaruh  signifikan  karena  nilai  probabilitasnya adalah  0.001  yakni  lebih  kecil  dari  α  =  0.05.  Hasil  regresi  menunjukan  bahwa  dana  desa berpengaruh positif dan signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022. Hal ini dapat dilihat pada nilai koefisien regresi sebesar 0.4819792 dan bertanda positif. Ini berarti pada saat dana desa mengalami peningkatan, jumlah penduduk miskin indonesia juga ikut meningkat. Ini dapat terjadi karena distribusi dana desa diberikan berdasarkan jumlah desa, bukan jumlah penduduk miskin di desa tersebut. Ini berarti bahwa daerah dengan banyak desa tetapi  penduduk  miskin  lebih  sedikit  dapat  menerima  dana  desa  yang  lebih  besar  daripada daerah dengan desa yang lebih sedikit tetapi penduduk miskin lebih sedikit. Selain itu, kepala desa  sering  menyalahgunakan  dana  desa  untuk  mengurangi  kemiskinan,  yang  mengurangi efektivitas penggunaan dana tersebut.
Temuan penelitian ini sejalan dengan penelitian yang dilakukan oleh Aghnia (2018) Hasil penelitian menunjukkan bahwa dana desa signifikan berpengaruh positif terhadap pengentasan kemiskinan di Indonesia. Selain itu di perkuat oleh penelitian Putra (2019) yang menyatakan dana desa berpengaruh positif terhadap kemiskinan, juga sejalan dengan penelitian Setianingsih (2016)  yang  menyatakan  dana  desa  berpengaruh  positif  terhadap  kemiskinan  dikarenakan
keterlambatan  pemerintah  daerah  dalam  mensosialisasikan  tentang  penggunaan  dana  desa, sehingga Kepala Desa dalam menggunakannya tidak tepat sasaran.

## Pengaruh TPT terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Koefisien  dari  tingkat  pengangguran  terbuka  (TPT)  sebesar  0.0653764  dengan  nilai positif menjelaskan bahwa bila TPT naik 1% akan terjadi peningkatan jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022 sebesar 0.0653764 %, variabel ini tidak berpengaruh signifikan karena  nilai  probabilitasnya  adalah  0.379  yakni  lebih  besar  dari  α  =  0.05.  Dari  hasil  regresi ditemukan  bahwa  TPT  memberikan  pengaruh  tidak  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk miskin  di  Indonesia  pada  tahun  2022.  Hasil  ini  mengindikasikan  adanya  peningkatan  dalam pekerjaan informal atau pekerjaan sampingan yang tidak tercatat oleh pemerintah dalam data pengangguran  resmi.  Selain  itu,  Peningkatan  jumlah  pengangguran  tidak  selalu  berarti peningkatan  tingkat  kemiskinan,  terutama  jika  orang  yang  menganggur  masih  mampu memenuhi kebutuhan pokoknya. Contohnya adalah anak yang sudah memasuki usia kerja tapi mereka masih dapat memenuhi kebutuhan pokok dengan bantuan orang tua atau keluarga.
Meskipun  demikian,  penelitian  ini  tidak  menunjukkan  hubungan  signifikan  antara peningkatan  TPT  dan  peningkatan  jumlah  penduduk  miskin.  Selain  itu,  didukung  oleh penelitian yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) juga menunjukkan bahwa meskipun TPT naik pada Februari 2022 menjadi 5,83%, tidak ada peningkatan signifikan dalam jumlah penduduk miskin.

## Pengaruh IPM terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Koefisien  dari  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  sebesar  -3.771811  dengan  nilai negatif menjelaskan bahwa bila IPM naik 1% akan terjadi penurunan jumlah penduduk miskin di  Indonesia  pada  tahun  2022  sebesar  3.771811%,  variabel  ini  tidak  berpengaruh  signifikan karena nilai probabilitasnya adalah 0.379 yakni lebih besar dari α = 0.05. Berdasarkan hasil regresi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) memiliki pengaruh negatif namun tidak signifikan terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  pada  tahun  2022.  Tidak  berpengaruhnya variabel  ini  disebabkan  nilai  probabilitas  IPM  yang  lebih  besar  dari  taraf  signifikansi  yang diharapkan  diangka  5%.  Ini  bisa  terjadi  karena  pengukuran  IPM  yang  menggunakan  tiga dimensi dasar belum sepenuhnya menjamah rakyat miskin secara keseluruhan.
Penemuan ini didukung dengan hasil penelitian Syaifullah & Malik (2017) dimana terdapat pengaruh  tidak  signifikan  dari  IPM  terhadap  tingkat  kemiskinan.  Penelitian  yang  dilakukan oleh  Lestari  (2017)  yang  menunjukan  bahwa  IPM  berpengaruh  negatif  dan  tidak  signifikan terhadap tingkat kemiskinan.

## Pengaruh PDRB terhadap Jumlah Penduduk Miskin
Koefisien dari produk domestik regional bruto (PDRB) sebesar 0.4870455 dengan nilai positif  menjelaskan  bahwa  bila  PDRB  naik  1%  akan  terjadi  peningkatan  jumlah  penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022 sebesar 0.4870455%, variabel ini berpengaruh signifikan karena  nilai  probabilitasnya  adalah  0.000  yakni  lebih  kecil  dari  α  =  0.05.  Pengaruh  positif PDRB  terhadap  jumlah  pendidik  miskin  mengindikasikan  semakin  tinggi  ketimpangan  di Indonesia, dimana pendapatan mungkin tidak merata di  seluruh lapisan masyarakat.  Ini  juga yang menyebabkan penduduk kaya menjadi lebih kaya dan Sebagian penduduk tetap miskin atau bahkan menjadi lebih miskin.
Hasil ini sejalan dengan teori Kuznets, yang dikemukakan oleh ekonom Simon Kuznets, menyatakan  bahwa  pada  tahap  awal  pertumbuhan  ekonomi,  ketidaksetaraan  pendapatan cenderung  meningkat,  yang  dapat  menyebabkan  peningkatan  kemiskinan.  Dalam  jangka pendek,  pertumbuhan  ekonomi  yang  diukur  melalui  peningkatan  PDRB  mungkin  tidak langsung  mengurangi  kemiskinan  karena  manfaat  pertumbuhan  tersebut  belum  merata  di seluruh  lapisan  masyarakat.  Hal  ini  juga  didukung  oleh  penelitian Asriyanti  dalam (Miftahussalam & Rofiuddin, 2021) menyatakan bahwa Pertumbuhan ekonomi tanpa diiringi dengan
penambahan  kesempatan  kerja  akan  mengakibatkan  ketimpangan  dalam  pembagian  dari penambahan  pendapatan,  yang  selanjutnya  akan  menciptakan  suatu  kondisi  pertumbuhan ekonomi  dengan  peningkatan  kemiskinan.  Sejalan  dengan  penelitian  Andhykha  et  al  (2018) menyatakan dalam penelitiannya bahwa PDRB berpengaruh positif terhadap kemiskinan yang artinya jika PDRB mengalami kenaikan maka kemiskinan juga megalami kenaikan.

## PENUTUP Simpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  diatas,  pemberian  dana  desa  selama  tahun  2022  yang bertujuan untuk mengentaskan kemiskinan ternyata memiliki pengaruh yang signifikan namun bernilai positif, sehingga kenaikan dana desa malah memicu naiknya jumlah penduduk miskin di  Indonesia  pada  tahun  2022.  Hal  ini  dapat  terjadi  karena  distribusi  dana  desa  yang  tidak memperhitungkan proporsi penduduk miskin di masing-masing desa. Dana desa masih banyak digunakan  untuk  fokus  meningkatkan  sarana  dan  prasarana  yang  ada  di  desa.    Tingkat Pengangguran  Terbuka  mempunyai  pengaruh  positif  dan  tidak  signifikan  terhadap  jumlah penduduk  miskin  di  Indonesia  pada  tahun  2022,  artinya  penurunan  Tingkat  Pengangguran Terbuka pada tahun 2022 tidak cukup untuk mengatasi masalah kemiskinan. Ini terjadi karena perhitungan  pengangguran  hanya  berfokus  pada  orang  yang  tidak  bekerja  tanpa memperhitungkan orang-orang yang masih ditanggung oleh orang tuanya, ataupun orang-orang yang  masih  dapat  memenuhi  kebutuhan  hidupnya  sehari-hari  tanpa  bekerja.  Indeks Pembangunan  Manusia  (IPM)  memiliki  pengaruh  negatif  namun  tidak  signifikan  terhadap jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022. Ini mengindikasikan IPM belum secara langsung menyentuh rakyat miskin secara langsung pada tahun 2022, dimana pendidikan hanya dinikmati  oleh  segelintir  orang-orang  yang  dan  belum  mampu  dirasakan  oleh  rakyat  miskin secara  keseluruhan.    Produk  Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  memiliki  pengaruh  positif namun tidak signifikan terhadap jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022, hal ini sesuai  dengan  teori  Kuznets  dimana  peningkatan  pertumbuhan  ekonomi  jangka  pendek berdampak  terhadap  kemiskinan.  Dana  Desa,  TPT,  IPM,  dan  PDRB  secara  Bersama-sama mampu  memberikan  penjelasan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin  di  Indonesia  pada  tahun 2022 dengan koefisiensi sebesar 70.52% sementara 29.48% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  masih  diperlukan  upaya  lebih  lanjut  dan  strategi  yang efektif untuk mengatasi masalah kemiskinan di Indonesia.

## Saran
Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  pemberian  Dana  Desa  berpengaruh  signifikan namun positif terhadap jumlah penduduk miskin di Indonesia pada tahun 2022, menunjukkan perlunya penyesuaian fokus penggunaan dana untuk lebih efektif mengentaskan kemiskinan. Tingkat Pengangguran Terbuka dan Indeks Pembangunan Manusia tidak memberikan dampak signifikan  terhadap  kemiskinan,  menekankan  perlunya  strategi  lebih  komprehensif  untuk mengatasi  masalah  ini.  Sementara  itu,  kenaikan  Produk  Domestik  Regional  Bruto  memiliki pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  jumlah  penduduk  miskin,  menekankan  perlunya distribusi  pertumbuhan  ekonomi  yang  lebih  merata.  Saran  praktis  melibatkan  peningkatan strategi  alokasi  Dana  Desa,  evaluasi  kebijakan  pendidikan,  dan  upaya  lebih  lanjut  dalam menciptakan trickle down effect pada pertumbuhan ekonomi untuk mengurangi ketidaksetaraan dan kemiskinan di  Indonesia.  Keterbatasan dalam penelitian ini adalah hanya berfokus pada satu tahun saja. Masukan untuk penelitian selanjutnya adalah menambah rentang tahun minimal 5-10  tahun,  dan  menambahkan  variabel  Dana  Bagi  Hasil  Cukai  Tembakau  untuk  melihat pengaruhnya terhadap kemiskinan di Indonesia.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghnia, N. L. (2018). Pengaruh dana desa dalam pengentasan kemiskinan di Indonesia.
Andhykha,  R.,  Handayani,  H.  R.,  &  Woyanti,  N.  (2018).  Analisis  pengaruh  PDRB,  tingkat pengangguran,  dan  IPM  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Provinsi  Jawa  Tengah.  Media Ekonomi Dan Manajemen, 33(2).
Badan Pusat Statistik. (2023a). Data dan Informasi Indeks Pembangunan Manusia 2022. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2023b). Data dan Informasi Kemiskinan 2022. Badan Pusat Statistik.
Badan Pusat Statistik. (2023c). Data dan Informasi Pengangguran 2022. Badan Pusat Statistik. Badan  Pusat  Statistik.  (2023d).  Data  dan  Informasi  Produk  Domestik  Regional  Bruto  2022.
Badan Pusat Statistik.
Bukhari, E. (2021). Pengaruh Dana Desa dalam Mengentaskan Kemiskinan Penduduk Desa.
Jurnal Kajian Ilmiah, 21(2), 219–228.
Cholili,  F.  M.  (2014).  Analisis  Pengaruh  Pengangguran,  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB)  Dan  Indeks  Pembangunan  Manusia  (IPM)  Terhadap  Jumlah  Penduduk  Miskin (Studi Kasus 33 Provinsi Di Indonesia). Universitas Brawijaya.
Ferezagia,  D.  V.  (2018).  Analisis  tingkat  kemiskinan  di  Indonesia.  Jurnal  Sosial  Humaniora Terapan, 1(1), 1.
Gujarati, D. N., & Porter, D. C. (2006). Dasar-dasar Ekonometrika. Edisi ke-3. Jakarta: Penerbit Erlangga.
Hasyim, A. I. (2017). Ekonomi makro. Prenada Media.
Kementerian Desa, P. D. T. dan T. (2023). Data dan Informasi Penyaluran Dana Desa 2022. Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, Dan Transmigrasi.
Lestari,  R.  P.  (2017).  Analisis  Pengaruh  Indeks  Pembangunan  Manusia,  Pengangguran,  dan Produk  Domestik  Regional  bruto  Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  di  Provinsi  Lampung dalam Perspektif Ekonomi Islam Tahun 2011-2015. UIN Raden Intan Lampung.
Miftahussalam, M.,  &  Rofiuddin,  M. (2021). Pengaruh PDRB, indeks pembagunan manusia dan zakat terhadap kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah. Journal of Economics Research and Policy Studies, 1(1), 40–54.
Priseptian,  L.,  &  Primandhana,  W.  P.  (2022).  Analisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kemiskinan.  FORUM  EKONOMI:  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  Dan  Akuntansi,  24(1), 45–53.
Putra, F. N. M. (2019). Pengaruh Alokasi Dana Desa (ADD), Dan Desa (DD), dan Pendapatan Asli  Desa  (PADes)  terhadap  tingkat  kemiskinan  di  Kecamatan  Kertosono  Kabupaten Nganjuk tahun 2014-2018.
Rachman,  A.,  Kornita,  S.  E.,  &  Tampubolan,  D.  (2023).  PENGARUH  DANA  DESA, PERTUMBUHAN EKONOMI DAN BELANJA LANGSUNG TERHADAP KEMISKINAN DI PROVINSI RIAU TAHUN 2016–2020. Jesya (Jurnal Ekonomi Dan Ekonomi Syariah), 6(1), 408–421.
Setianingsih,  I.  (2016).  Kontribusi  dana  desa  dalam  menurunkan  angka  kemiskinan  di Kabupaten Melawi. Jurnal Ekonomi Daerah (JEDA), 5(3).
Sugiyono, D. (2013). Metode penelitian pendidikan pendekatan kuantitatif, kualitatif dan R&D. Susilowati, N. I., Susilowati, D., & Hadi, S. (2017). Pengaruh alokasi dana desa, dana desa, belanja modal, dan produk domestik regional bruto terhadap kemiskinan kabupaten/kota di jawa timur. Jurnal Ilmu Ekonomi, 1(4), 514–526.
Syaifullah,  A.,  &  Malik,  N.  (2017).  Pengaruh  indeks  pembangunan  manusia  dan  produk domestik bruto terhadap tingkat kemiskinan di ASEAN-4 (Studi pada 4 negara ASEAN). Jurnal Ilmu Ekonomi, 1(1), 107–119.
TIKA,  D.  (2022).  PENGARUH  ANGKA  HARAPAN  HIDUP,  RATA-RATA  LAMA SEKOLAH, DAN PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI LAMPUNG.
Utami, F. P. (2020). Pengaruh indeks pembangunan manusia (IPM), kemiskinan, pengangguran terhadap pertumbuhan ekonomi di Provinsi Aceh. Jurnal Samudra Ekonomika, 4(2), 101– 113.